AI已融入企业工作流，首钢率先应用
说明：图片由AI制作
首钢的工人们如今无需再奔波回办公室查阅资料。
在热轧生产线旁，工人只需掏出手机询问“今日铁含量高于0.25的电解槽有哪些”，答案瞬间呈现。计划单审核耗时从一小时缩短至秒级，每日生产总结由四十分钟缩减至三分钟。合同审核耗时从半小时降至五分钟，风险条款识别准确率超过95%。
这不是科幻场景，而是2026年6月首钢发生的真实写照。
或许你会觉得AI遥不可及，仅是巨头发布会上的PPT演示。实则它已悄然在幕后运作。从钢铁厂到养殖场，从银行柜台到政务大厅，从汽车生产线到家电仓库，AI正接管那些过去需人工耗费大量体力和口舌的繁琐任务。
奇瑞的四千名数字员工
奇瑞汽车做了一件颇具冲击力的事。他们为六万名员工配备了四千多个办公智能体，这些并非概念模型，而是已实际投入生产一线运转的实体。
内部名为CheryGPT的系统，整合了汽车行业资讯、全系产品知识及内部流程文档，汇集数千份资料，支持四千多种提问场景。员工提问后，问题解决时效提升30%，年节省成本三千万。
海外售后服务更为高效。维修技师此前排查故障需十分钟，如今借助AI助手，一分钟内即可完成。翻译费用归零，年节约五百万。该系统已从安徽芜湖扩展至南非和马来西亚。
金山办公副总裁直言不讳：“许多企业上马的办公AI不过是‘预制菜’，虽标准美观，却无法解决组织落地AI最核心的难题。”奇瑞并未选择吃“预制菜”，而是亲自动手，将AI深度植入合同、报表、制度等企业核心资产之中。
海尔智家的Agent操作系统
海尔智家采取了更为深层的策略。他们未急于部署几个AI助手，而是先搭建了名为“智小能”的平台。CTO崔秀元将其定义为“AI时代的企业Agent OS”。
员工通过单一入口即可查询订单、查看库存、订阅经营报告，并能调用研发、采购、营销、客服等不同场景的智能体。崔秀元举例称，员工指令“查询订单”，系统不仅定位订单，还能判断是否超期、是否需加急；询问原材料库存时，系统还能比对库存状况、预警紧缺情况。
研发环节的变革尤为显著。海尔深耕多年，积累了大量历史图纸。此前这些图纸沉睡于档案室无人问津，人工难以识别数万张图纸中的BOM零部件。AI介入后，图纸识别智能体读取内容并传输至数字化系统，沉睡的图纸重获新生，成为可调用、可复用的数据资产。
海尔交出的答卷是：研发型号效率提升20.7%，采购成本降低10%，三万名终端人员问题解决率达99.5%。这些数据非虚构，而是实际运行成果。
北汽福田长沙超级卡车工厂的“长超小福”
北汽福田长沙的超级卡车工厂拥有一个名为“长超小福”的数字员工，该系统于春节前上线，实现24小时不间断巡检。
过去一份运营日报需六人跨系统耗时两小时甚至半天，如今仅需两分钟即可生成万字报告。生产启动群中信息刷屏，过去需开半小时会梳理，现在员工@它一下，几秒内即可获知原因、影响、步骤及责任人。
凭借这些能力，工厂跨部门任务闭环率提升约40%，预计年减少损失近两百万。
更深层的变革在于交互模式。过去是人下指令、AI确认执行，现在是AI主动接收业务信息、自主操作信息系统并反馈结果。北汽福田正尝试让AI替代人工进行管理和调度。下一步目标是AI直接操作工业信息系统。IT管理员虽感棘手，但这已是必经之路。若不赋予AI操作权限，其始终只能作为辅助指挥。
钢铁厂引入AI
首钢大模型统一应用平台仅用十周便建成，并非缓慢打磨，而是高效产出。
安全隐患识别智能体将排查效率提升60%。法规制度问答智能体使查询效率提升80%以上。热轧产线宽度预测模型R2值超90%。“YOLO视觉模型加大模型语义解析”方案实现工业图纸精准识别，查找时间从天级压缩至秒级，效率提升80%。
采购管理实现全流程可视化，数据更新时效缩短至20分钟。供应商风险识别覆盖率达95%以上。营销服务响应压缩至2分钟内，实现7×24小时不间断服务。
首钢的策略颇具特色。他们未购入统一大系统，而是构建了低代码、零代码开发体系。非程序员也能通过拖拽搭建AI应用。一线工人深知痛点，亲手打造的应用远比外包公司开发的更务实。
银行柜台也在经历变革
网商银行实施了一项鲜为人知的举措。其小微信贷AI审批将效率提升了七倍。
以往评估小微企业真实经营状况，需人工实地考察厂房、设备、库存、门店及证照，流程耗时至少一天。如今客户按提示拍照，AI自动识别经营要素、核验真伪，边聊边提取关键数据。该系统已覆盖50多个线下场景，单户尽调时间从一天压缩至一小时，效率提升三倍。
河南安阳一家摩托车锻造轮毂厂虽规模不大、数据有限，但AI通过产业链分析发现其产品进入国内外头部企业供应链，订单稳定、回款良好，遂给予授信。
徽商银行的方案更为系统化。他们打造了“徽之道”大模型平台，采用“1+1+N+M”架构，覆盖个人、对公、风控、运营、客服、办公六大板块，落地163个场景。正打造八类专业智能助手，覆盖客户经理至研发全岗位，目标是实现“一岗一助手”。
政务窗口也已运转起来
安徽交通运输政务服务窗口引入了四位“数字员工”，实为运行在电脑上的AI程序。此前办理普通货运车辆年审，窗口人员需切换三个系统、打开四个窗口、逐字核对，耗时至少二十分钟。如今不到十秒即可完成。
该系统两个月内开发完毕，建设成本降低60%。采用非侵入式部署，未大改原有系统。窗口整体效率提升40%以上，群众平均办理时长从8分钟压缩至5分钟。高峰期每日可释放十多小时人力。
深圳福田更为激进。其“AI小福”智能体开发平台自三月部署以来，注册用户超两千，覆盖百余家单位，孵化千余个政务智能体。福田区规定：政务AI应用100%使用国产大模型、100%运行于国产算力上。数据安全是绝对红线。
广东还建立了全国首个省级政务智能中枢“湾擎”，归集超百个政务场景。人工智能正全面融入广东的行政办公、政务服务及社会治理。
AI落地的真相
你会发现一个规律：真正运行的企业AI与发布会炫酷演示截然不同。无全息投影，无炫酷UI，无惊艳对话。它仅是一个对话框、一张表格、一份自动生成的报告。
但它为一线工人节省了往返办公室的时间，为银行审批员节省了现场跑腿的时间，为窗口办事员节省了切换系统的时间。节省下来的时间，就是金钱。
2026年是大模型从能力验证迈向价值兑现的关键之年。企业不再仅问“有无AI”，而是追问具体问题：AI能否进入真实工作流？能否理解企业权限、知识及业务上下文？能否参与跨部门协作？能否被追踪、复用与迭代？
企业采购逻辑正变：不再愿为“看起来有AI”付费，转而为一套能让AI进入组织运行的基础设施买单。模型能力依然重要，但非唯一答案。企业真正需要的是让AI具备理解组织、连接流程、调用知识、处理权限并进入业务现场的能力。
正如科大讯飞所言，大模型应用正从“能用”迈向“好用、用得起、可规模化”。
这场变革才刚刚开始。你感觉不到它，不代表未发生，它只是静默进行。